import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

#cifa2的CNN案例

BATCH_SIZE = 100  #批次大小
#加载数据并处理
def load_image(img_path,size = (32,32)):
    label = tf.constant(1,tf.int8) if tf.strings.regex_full_match(img_path,".*automobile.*") \
            else tf.constant(0,tf.int8)  #使用正则表达式匹配汽车的样本的label=1，不匹配label=0
    img = tf.io.read_file(img_path) # input output 一列数
    img = tf.image.decode_jpeg(img) #注意此处为jpeg格式 # 计算个数
    img = tf.image.resize(img,size)/255.0   #转换维度，再缩放
    return(img,label)

# 从文件数据创建路径管道
#使用并行化预处理num_parallel_calls 和预存数据prefetch来提升性能
#shuffle:数据顺序洗牌。
# 使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进程执行。
# 使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。
# 使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。
ds_train = tf.data.Dataset.list_files("../data/cifar2/train/*/*.jpg") \
           .map(load_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) \
           .shuffle(buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \
           .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

ds_test = tf.data.Dataset.list_files("../data/cifar2/test/*/*.jpg") \
           .map(load_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) \
           .batch(BATCH_SIZE) \
            .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

#查看部分样本
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8,8))
for i,(img,label) in enumerate(ds_train.unbatch().take(9)):  #unbatch不分批次, take(9)提取9个样本
    ax=plt.subplot(3,3,i+1)
    ax.imshow(img.numpy()) # 显示图片
    ax.set_title("label = %d"%label)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()

#察看数据维度
for x,y in ds_train.take(1):
    print(x.shape,y.shape)

# 定义模型
tf.keras.backend.clear_session() #清空会话
#通过层首尾连接，使用models.Model实现建模
inputs = layers.Input(shape=(32,32,3))   #定义输入层
x = layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3))(inputs)  #通道channel个数=32, 卷积核kernel尺寸=3*3
x = layers.MaxPool2D()(x)
x = layers.Conv2D(64,kernel_size=(5,5))(x)
x = layers.MaxPool2D()(x)
x = layers.Dropout(rate=0.1)(x)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(32,activation='relu')(x)
outputs = layers.Dense(1,activation = 'sigmoid')(x)

model = models.Model(inputs = inputs,outputs = outputs) #使用model.Model建立模型，指定输入和输出
model.summary()

# 训练模型
import datetime
import os

#指定tensorboard路径
stamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
logdir = os.path.join('data', 'autograph', stamp)

## 在 Python3 下建议使用 pathlib 修正各操作系统的路径
# from pathlib import Path
# stamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
# logdir = str(Path('data/autograph/' + stamp))
#将tensorboard加入回调callbacks函数
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)

model.compile(
        optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
        loss=tf.keras.losses.binary_crossentropy,
        metrics=["accuracy"]
    )

history = model.fit(ds_train,epochs= 1,validation_data=ds_test,
                    callbacks = [tensorboard_callback],workers = 4)

# 评估模型
# from tensorboard import notebook
# notebook.list()
#
# notebook.start("--logdir data/keras_model --port 8087")

import pandas as pd
dfhistory = pd.DataFrame(history.history)
dfhistory.index = range(1,len(dfhistory) + 1)
dfhistory.index.name = 'epoch'

import matplotlib.pyplot as plt

#画出训练过程中的数据曲线
def plot_metric(history, metric):
    train_metrics = history.history[metric]  #训练集曲线
    val_metrics = history.history['val_'+metric]  #验证集曲线
    epochs = range(1, len(train_metrics) + 1)
    plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')
    plt.plot(epochs, val_metrics, 'ro-')
    plt.title('Training and validation '+ metric)
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel(metric)
    plt.legend(["train_"+metric, 'val_' + metric])
    plt.show()

plot_metric(history,"loss")

plot_metric(history,"accuracy")
#评估测试集数据
val_loss,val_accuracy = model.evaluate(ds_test,workers=4)  #workers=4线程数量
print(val_loss,val_accuracy)

# 可以使用model.predict(ds_test)进行预测。
model.predict(ds_test)

# 也可以使用model.predict_on_batch(x_test)对一个批量进行预测。
for x,y in ds_test.take(1):   #take(1)取第一个批次
    print(model.predict_on_batch( x[0:20])) #批次中取前20个样本

# 保存模型
model.save('./data/tf_model_savedmodel', save_format="tf")
print('export saved model.')
# 加载模型
model_loaded = tf.keras.models.load_model('./data/tf_model_savedmodel')
print(model_loaded.evaluate(ds_test))

# tensorboard --logdir=E:\py-code\DL2\day05CNN+VGG\data\autograph\20210324-231428\train --host=127.0.0.1







